小编说：将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。通过这些参数可以使调试更加方便而且程序的可扩展性更好。本文选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》。
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同GPU的名称是不同的，第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。
TensorFlow提供了一个快捷的方式来查看运行每一个运算的设备。在生成会话时，可以通过设置log_device_placement参数来打印运行每一个运算的设备。以下程序展示了如何使用log_device_placement这个参数。
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')
c = a + b
# 通过log_device_placement参数来输出运行每一个运算的设备。
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print sess.run(c)
'''
在没有GPU的机器上运行以上代码可以得到类似以下的输出：
Device mapping: no known devices.
add: (Add): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
[ 2. 4. 6.]
'''
在以上代码中，TensorFlow程序生成会话时加入了参数log_device_placement=True，所以程序会将运行每一个操作的设备输出到屏幕。于是除了可以看到最后的计算结果，还可以看到类似“add:
/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0”这样的输出。这些输出显示了执行每一个运算的设备。比如加法操作add是通过CPU来运行的，因为它的设备名称中包含了/cpu:0。
在配置好GPU环境的TensorFlow中，如果操作没有明确地指定运行设备，那么TensorFlow会优先选择GPU。比如将以上代码在亚马逊（Amazon Web Services, AWS）的 g2.8xlarge实例上运行时，会得到类似以下的运行结果。
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:03.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:1 -> device: 1, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:04.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2 -> device: 2, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:05.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3 -> device: 3, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:06.0
add: (Add): /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
[ 2. 4. 6.]
从以上输出可以看到在配置好GPU环境的TensorFlow中，TensorFlow会自动优先将运算放置在GPU上。不过，尽管g2.8xlarge实例有4个GPU，在默认情况下，TensorFlow只会将运算优先放到/gpu:0上。于是可以看见在以上程序中，所有的运算都被放在了/gpu:0上。如果需要将某些运算放到不同的GPU或者CPU上，就需要通过tf.device来手工指定。以下程序给出了一个通过tf.device手工指定运行设备的样例。
import tensorflow as tf
# 通过tf.device将运算指定到特定的设备上。
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')
with tf.device('/gpu:1'):
c = a + b
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print sess.run(c)
'''
在AWS g2.8xlarge实例上运行上述代码可以得到以下结果：
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:03.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:1 -> device: 1, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:04.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2 -> device: 2, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:05.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3 -> device: 3, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:06.0
add: (Add): /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:1
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
[ 2. 4. 6.]
'''
在以上代码中可以看到生成常量a和b的操作被加载到了CPU上，而加法操作被放到了第二个GPU“/gpu:1”上。在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。
import tensorflow as tf
# 在CPU上运行tf.Variable
a_cpu = tf.Variable(0, name="a_cpu")
with tf.device('/gpu:0'):
# 将tf.Variable强制放在GPU上。
a_gpu = tf.Variable(0, name="a_gpu")
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
'''
运行以上程序将会报出以下错误：
tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: Cannot assign a device to node 'a_gpu': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' because no supported kernel for GPU devices is available.
Colocation Debug Info:
Colocation group had the following types and devices:
Identity: CPU
Assign: CPU
Variable: CPU
[[Node: a_gpu = Variable[container="", dtype=DT_INT32, shape=[], shared_ name="", _device="/device:GPU:0"]()]]
'''
不同版本的TensorFlow对GPU的支持不一样，如果程序中全部使用强制指定设备的方式会降低程序的可移植性。在TensorFlow的kernel中定义了哪些操作可以跑在GPU上。比如可以在variable_ops.cc程序中找到以下定义。
# define REGISTER_GPU_KERNELS(type) \
REGISTER_KERNEL_BUILDER( \
Name("Variable").Device(DEVICE_GPU).TypeConstraint<type>("dtype"),\
VariableOp); \
…
TF_CALL_GPU_NUMBER_TYPES(REGISTER_GPU_KERNELS);
在这段定义中可以看到GPU只在部分数据类型上支持tf.Variable操作。如果在TensorFlow代码库中搜索调用这段代码的宏TF_CALL_GPU_NUMBER_TYPES，可以发现在GPU上，tf.Variable操作只支持实数型（float16、float32和double）的参数。而在报错的样例代码中给定的参数是整数型的，所以不支持在GPU上运行。为避免这个问题，TensorFlow在生成会话时可以指定allow_soft_placement参数。当allow_soft_placement参数设置为True时，如果运算无法由GPU执行，那么TensorFlow会自动将它放到CPU上执行。以下代码给出了一个使用allow_soft_placement参数的样例。
import tensorflow as tf
a_cpu = tf.Variable(0, name="a_cpu")
with tf.device('/gpu:0'):
a_gpu = tf.Variable(0, name="a_gpu")
# 通过allow_soft_placement参数自动将无法放在GPU上的操作放回CPU上。
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(
allow_soft_placement=True, log_device_ placement=True))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
'''
运行上面这段程序可以得到以下结果：
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:03.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:1 -> device: 1, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:04.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2 -> device: 2, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:05.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3 -> device: 3, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:06.0
a_gpu: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a_gpu/read: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a_gpu/Assign: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
init/NoOp_1: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
a_cpu: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a_cpu/read: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a_cpu/Assign: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
init/NoOp: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
init: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
a_gpu/initial_value: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
a_cpu/initial_value: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
从输出的日志中可以看到在生成变量a_gpu时，无法放到GPU上的运算被自动调整到了CPU上（比如a_gpu和a_gpu/read），而可以被GPU执行的命令（比如a_gpu/initial_value）依旧由GPU执行。
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虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。TensorFlow可以自动完成这些操作而不需要用户特别处理，但为了提高程序运行的速度，用户也需要尽量将相关的运算放在同一个设备上。
TensorFlow默认会占用设备上的所有GPU以及每个GPU的所有显存。如果在一个TensorFlow程序中只需要使用部分GPU，可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来控制。以下样例介绍了如何在运行时设置这个环境变量。
# 只使用第二块GPU（GPU编号从0开始）。在demo_code.py中，机器上的第二块GPU的
# 名称变成/gpu:0，不过在运行时所有/gpu:0的运算将被放在第二块GPU上。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py
# 只使用第一块和第二块GPU。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python demo_code.py
TensorFlow也支持在程序中设置环境变量，以下代码展示了如何在程序中设置这些环境变量。
import os
# 只使用第三块GPU。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
虽然TensorFlow默认会一次性占用一个GPU的所有显存，但是TensorFlow也支持动态分配GPU的显存，使得一块GPU上可以同时运行多个任务。下面给出了TensorFlow动态分配显存的方法。
config = tf.ConfigProto()
# 让TensorFlow按需分配显存。
config.gpu_options.allow_growth = True
# 或者直接按固定的比例分配。以下代码会占用所有可使用GPU的40%显存。
# config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config, ...)
本文选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》
